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O aumento da expectativa de vida e a maior incidência de patologias ósseas, como a osteoporose e fraturas complexas, impõem desafios crescentes à saúde pública, demandando soluções eficazes para a reparação e regeneração tecidual. Embora os biomateriais surjam como uma alternativa promissora, há uma necessidade crítica de desenvolver rotas de produção que sejam, simultaneamente, eficazes e sustentáveis.
Nesse contexto, este projeto fundamenta-se em três pilares estratégicos:
• Sustentabilidade e Economia Circular: O Brasil, e especificamente o Rio Grande do Sul, gera volumes expressivos de passivos ambientais provenientes de setores como a agroindústria e a mineração. A transformação desses resíduos em matéria-prima de baixo custo para a síntese de biocerâmicas de alto valor agregado permite mitigar impactos ambientais e reduzir a dependência de insumos importados.
• Inovação em Engenharia de Tecidos: A fabricação de scaffolds tridimensionais que mimetizam a estrutura do osso trabecular é essencial para promover a vascularização e o crescimento celular. O desafio tecnológico reside em equilibrar uma porosidade altamente interconectada com a resistência mecânica adequada, o que exige um controle preciso dos parâmetros de processamento.
• Transformação Digital (Machine Learning): A abordagem tradicional de tentativa e erro no desenvolvimento de materiais é lenta e onerosa. A aplicação de algoritmos de Machine Learning permite identificar correlações complexas e não lineares entre as variáveis de processo e as propriedades finais do material. Essa ferramenta de otimização preditiva acelera o ciclo de inovação, possibilitando o desenvolvimento customizado de biomateriais com maior acurácia e eficiência.
Portanto, a presente proposta justifica-se por integrar o manejo responsável de recursos naturais à fronteira do conhecimento tecnológico, promovendo o avanço da ciência de materiais nacional e contribuindo diretamente para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU, como saúde, inovação industrial e consumo responsável.

A execução deste projeto será dividida em etapas sequenciais que integram o processamento de materiais, o planejamento experimental estatístico e a inteligência artificial.
1. Processamento e Purificação de Matérias-primas Sustentáveis As matérias-primas serão obtidas a partir de resíduos agroindustriais e minerais selecionados por sua viabilidade regional e composição química. O processo envolverá etapas de moagem, peneiramento e tratamentos térmicos ou químicos (como lixiviação ou calcinação) para garantir a pureza necessária dos precursores. As propriedades físico-químicas desses precursores serão validadas por técnicas de caracterização elementar e estrutural.
2. Síntese e Caracterização da Biocerâmica A síntese da fase cerâmica será investigada por diferentes rotas (como reação em estado sólido ou via sol-gel) para avaliar a eficiência e o grau de cristalinidade do produto final. O material obtido será caracterizado por Difração de Raios X (DRX), Espectroscopia Raman e Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV) para garantir a formação da fase de interesse e a morfologia adequada das partículas.
3. Fabricação de Scaffolds e Planejamento Experimental (DoE) Os arcabouços tridimensionais serão produzidos através da técnica de liofilização (Freeze-Drying), que permite o controle da arquitetura porosa através da sublimação de cristais de gelo. Para otimizar o processo, será aplicado um Delineamento Composto Central Rotacional (DCCR), variando parâmetros críticos como concentração da suspensão e aditivos para correlacioná-los com a porosidade e a resistência mecânica final.
4. Modelagem Preditiva via Machine Learning Os dados gerados na etapa experimental (DCCR) alimentarão modelos de Machine Learning (como Random Forest ou Redes Neurais Artificiais). O objetivo é construir um modelo preditivo robusto capaz de estimar o desempenho físico-mecânico de novas formulações, permitindo a otimização virtual e a customização da arquitetura do scaffold sem a necessidade de novos ciclos experimentais exaustivos.
5. Validação Biológica e de Bioatividade O potencial regenerativo do material otimizado será avaliado por ensaios de bioatividade in vitro em Fluido Corporal Simulado (SBF), monitorando a formação de hidroxiapatita na superfície. Adicionalmente, serão realizados ensaios de citotoxicidade para assegurar a biocompatibilidade e a segurança biológica do biomaterial desenvolvido.

Indicadores
• Grau de Pureza: Percentual de pureza dos precursores obtidos a partir dos resíduos após os processos de tratamento.
• Rendimento de Síntese: Razão entre a massa de biocerâmica obtida e a massa teórica esperada.
• Acurácia do Modelo: Coeficiente de determinação (R2) ou erro médio quadrático dos modelos de Machine Learning desenvolvidos.
• Bioatividade: Taxa de formação de camada de apatita observada via MEV/EDS após imersão em SBF.
Metas
• Processamento: Obtenção de pelo menos dois tipos de precursores purificados com pureza mínima de 95%.
• Prototipagem: Produção de scaffolds com porosidade controlada entre 60% e 80% e resistência mecânica superior a 1 MPa.
• Modelagem: Desenvolvimento de um modelo preditivo com (R2) superior a 0,90 para estimar propriedades mecânicas.
• Produção Científica: Publicação de pelo menos um artigo em periódico internacional de alto impacto e apresentação dos resultados em congressos da área.
Resultados Esperados
• Científicos: Estabelecimento de uma rota de síntese sustentável validada e avanço no conhecimento sobre a aplicação de IA na ciência de materiais.
• Tecnológicos: Criação de uma metodologia de otimização virtual que reduz o tempo e o custo de desenvolvimento de novos biomateriais.
• Ambientais/Sociais: Valorização de passivos ambientais regionais e desenvolvimento de tecnologias nacionais que podem reduzir a dependência de insumos médicos importados.
• Formação de RH: Capacitação de alunos de graduação e pós-graduação em uma área multidisciplinar que une ciência de dados e engenharia de materiais.